GPT Image 2 vs Midjourney vs Nano Banana 2：到底该用哪个？

你如果搜索“same prompt different model”的对比，会看到一堆截图，但很少看到可复用的决策方法。

这篇按实务标准比较 gpt-image-2 vs Midjourney vs Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）：ship-rate、prompt controllability、text reliability、batch consistency、以及 retry cost。

如果你的问题其实就是 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2，最快的路不是看一张图，而是做一个小 benchmark + scoring rubric，用 ship-rate 给结论。

重要范围说明：

• 我们会在必要时 提到 其他“banana”系列，但本文的同提示词、详细比较只针对：
  • gpt-image-2
  • Midjourney
  • Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）

想立刻在 GPT Image 2 跑测试：

• Text-to-image：/text-to-image/gpt-image-2
• Image-to-image edits：/image-to-image/gpt-image-2
• Start simple：/ai-image-generator

TL;DR：用交付物选模型，不要用 hype

• 选 gpt-image-2：你需要 constraints 真正“守得住”（版面规则、品牌规则、must/must-not），而且你要交付的是一整组一致的素材。
• 选 Midjourney：你在做视觉探索，追求“the look”，并且愿意投入更多 prompt 迭代和挑片。
• 选 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）：你要的是快速迭代、快速出量，社交优先的产出中“多样性”比严格规格更重要。

这就是 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 的核心：交付物决定模型，不是模型决定交付物。

如果只记一句：最好的模型，是能用更少 retries 交付你要的 deliverable。

实操上更快：直接把 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 在同一条件下跑一轮，用 ship-rate 让数据说话。

怎么做公平的“同提示词”测试（10-20 分钟）

很多对比不公平，是因为把“模型差异”和“提示词差异”混在一起。不要这样做。

做 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 的 same-prompt 测试，条件也要锁住：

1. 三个模型用完全相同的 prompt text（不要为某个模型做 prompt tuning）。
2. 用相同 aspect ratio（广告就选 1:1 或 4:5，不要混用）。
3. 每个 prompt 用相同输出张数：
   • Round 1：每模型 4 张，prompt 不变
   • Round 2：每模型 4 张，只做 一个 minimal fix（一次只改一个变量）

每张图用同一套标准分类：

• Ship-ready（可直接上线）
• Fixable（一次修图/一次 retry 可救）
• Fail（constraints 坏了、文字不清楚、版面走样）

最关键的指标：ship-rate = ship-ready / total。

比什么才不会被“好看偏误”带走

用简单 rubric 让结论可执行：

1. Prompt controllability（constraints 会不会被“创意改写”）
2. Batch consistency（8-12 张能不能当作同一组）
3. Text-in-image reliability（标题可读？拼写稳？）
4. Editability（能不能修而不让整张 drift）
5. Retry cost（要几次 retry 才出 usable）

三组 Benchmark Prompts（可直接复制）

如果你要写 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 的结果，建议按 A/B/C 分别回报 ship-rate，而不是只秀最好看的那张。

Prompt A：文字海报（可读性 benchmark）

先跑这个。文字最容易把流程打爆。

Design a clean poster with a big, readable headline and one call-to-action.
Layout: centered headline on top, subheadline below, CTA button at the bottom.
Headline text (exact): "SPRING SALE"
Subheadline text (exact): "Up to 40% off"
CTA text (exact): "Shop now"
Style: modern minimalist, high contrast, generous margins, no extra text.
Colors: white background, black text, one accent color for the CTA button.

Round 2 minimal fix（只改一个变量）：

• "increase headline font size by 25%" or
• "increase text contrast" or
• "increase margins and padding"

Prompt B：电商 Hero（constraints + 产品清晰度）

Create a premium ecommerce hero image for a product landing page.
Subject: a single matte black insulated water bottle on a clean studio surface.
Constraints: centered product, realistic proportions, no logos, no extra objects.
Lighting: softbox key light + gentle rim light, clean shadow, no harsh glare.
Background: smooth light gray gradient.
Composition: plenty of empty space above and to the sides for copy.

Minimal fix："make the shadow softer and more realistic"（只做这个）。

Prompt C：风格一致（set-building benchmark）

每个模型跑 8 次，看 drift 有多大。

Create a social ad image in a consistent brand style.
Brand style: warm pastel palette, soft grain texture, gentle rounded shapes, calm mood.
Subject: a hand holding a small skincare serum bottle.
Constraints: same framing each time (mid-shot, centered subject), consistent lighting, consistent color palette.
No text, no logos, no extra products.

Minimal fix："match the palette more strictly (warm pastel only)"（只做这个）。

结果怎么解读（winner 取决于你的评分轴）

• 如果你看 constraints + layout fidelity 来决定能不能出货，就优先“更少创意改写”的模型。
• 如果你从一堆图里挑一张最强的，就优先能快速给你 aesthetic variety 的模型。
• 如果你要交付的是一整组（8-12 张），就优先 batch drift 最小的模型。

实务上常见 two-stage workflow：

1. 先用速度快/多样性高的模型做 ideation
2. 再用 gpt-image-2（或你最可控的模型）做最终交付和 set-building

30 秒决策矩阵

还不确定？把 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 再用“同三组 prompts + minimal fixes”跑一次，直接看 ship-rate。

选 gpt-image-2：

• 你把 prompt 当 spec（must/must-not、layout rules、constraints）
• 你需要一致的 batches（品牌套图、产品套图、角色套图）
• 你预期会改稿，想要可控的工作流

选 Midjourney：

• 你在做美术探索，“the look”比严格 constraints 更重要
• 你能接受更多 prompt 迭代和人工挑选

选 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）：

• 速度与迭代是瓶颈
• 你会出大量图，再从池子里挑 winners

Next step：把 Benchmark 放进 GPT Image 2 Studio 跑完

如果你真的要用 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 做工作决策，建议把结果保存下来：prompts、ship-rate counts，以及每个模型至少一张“failure mode”截图。这会变成你们团队的 evaluation harness。

你可以先在 GPT Image 2 立刻跑同样的测试：

• Generate：/text-to-image/gpt-image-2
• Refine / fix：/image-to-image/gpt-image-2

然后把 Prompt A/B/C 贴到 Midjourney / Nano Banana 2 端，并排计算 ship-rate。

这个流程（benchmark -> minimal fixes -> ship-rate）是最不容易被 hype 带走、也最能落地的 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 决策方法。

没有隐藏费用，也没有自动续费陷阱。